package com.essential.bases;

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##浮点数运算和整数运算相比，只能进行加减乘除这些数值计算，不能做位运算和移位运算,因此，浮点数运算会产生误差：
    在计算机中，浮点数虽然表示的范围大，但是，浮点数有个非常重要的特点，就是浮点数常常无法精确表示。
    浮点数0.1在计算机中就无法精确表示，因为十进制的0.1换算成二进制是一个无限循环小数，很显然，无论使用float还是double，都只能存储一个0.1的近似值。但是，0.5这个浮点数又可以精确地表示。
    浮点数在内存的表示方法和整数比更加复杂。Java的浮点数完全遵循IEEE-754标准，这也是绝大多数计算机平台都支持的浮点数标准表示方法。
##类型提升
    如果参与运算的两个数其中一个是整型，那么整型可以自动提升到浮点型
    需要特别注意，在一个复杂的四则运算中，两个整数的运算不会出现自动提升的情况。
##溢出
    整数运算在除数为0时会报错，而浮点数运算在除数为0时，不会报错，但会返回几个特殊值：
    NaN表示Not a Number
    Infinity表示无穷大
    -Infinity表示负无穷大
    这三种特殊值在实际运算中很少碰到，我们只需要了解即可。

##强制转型
    可以将浮点数强制转型为整数。在转型时，浮点数的小数部分会被丢掉。如果转型后超过了整型能表示的最大范围，将返回整型的最大值。例如：

    int n1 = (int) 12.3; // 12
    int n2 = (int) 12.7; // 12
    int n2 = (int) -12.7; // -12
    int n3 = (int) (12.7 + 0.5); // 13
    int n4 = (int) 1.2e20; // 2147483647
    如果要进行四舍五入，可以对浮点数加上0.5再强制转型：
##小结
浮点数常常无法精确表示，并且浮点数的运算结果可能有误差；
比较两个浮点数通常比较它们的差的绝对值是否小于一个特定值；
整型和浮点型运算时，整型会自动提升为浮点型；
可以将浮点型强制转为整型，但超出范围后将始终返回整型的最大值。
 */
public class FloatType {
    public static void main(String[] args) {
        // 浮点数运算误差
        double x = 1.0 / 10;
        double y = 1 - 9.0 / 10;
        // 观察x和y是否相等:
        System.out.println(x);
        System.out.println(y);

        //类型提升
        /*
        *在一个复杂的四则运算中，两个整数的运算不会出现自动提升的情况,
        * ==>double d = 1.2 + 24 / 5; // 5.2
         */
        int n = 5;
        double d = 1.2 + 24.0 / n; // 6.0
        System.out.println(d);

        //溢出
        //double d1 = 0.0 / 0; // NaN
        //double d2 = 1.0 / 0; // Infinity
        //double d3 = -1.0 / 0; // -Infinity

        //强制转型
        int n1 = (int) 12.3; // 12
        int n2 = (int) 12.7; // 12
        int n3 = (int) -12.7; // -12
        int n4 = (int) (12.7 + 0.5); // 13
        int n5 = (int) 1.2e20; // 2147483647
    }
}
